4-MATLAB彩色图像处理解析
MATLAB图像处理基础教程
MATLAB图像处理基础教程第一章：MATLAB图像处理简介MATLAB（Matrix Laboratory）是一种强大的数值计算和数据可视化软件，广泛应用于各个领域，包括图像处理。
图像处理是一门研究如何对数字图像进行分析、增强、重建和压缩的学科。
本教程将引导读者逐步了解MATLAB图像处理的基本概念和技术。
第二章：MATLAB图像的读取与显示在MATLAB中，可以使用imread函数读取不同格式的图像文件，并使用imshow函数显示图像。
此外，还可以使用imfinfo函数获取图像的详细信息，如分辨率、颜色空间和位深度等。
第三章：图像的灰度处理灰度处理是一种常见的图像预处理方法。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以减少图像的数据量，简化图像处理的复杂性。
在MATLAB中，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，并使用imhist函数查看灰度图像的直方图。
第四章：图像的滤波处理滤波是一种常用的图像处理操作，用于对图像进行平滑、增强或去噪。
MATLAB提供了各种滤波函数，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
可以根据具体需求选择合适的滤波方法，并使用imfilter函数进行滤波处理。
第五章：图像的二值化处理图像的二值化是将图像转换为黑白两色的过程，常用于物体检测、识别和分割等应用。
在MATLAB中，可以使用im2bw函数将灰度图像转换为二值图像，并可以调整阈值来控制二值化的效果。
第六章：图像的几何变换几何变换是一种常见的图像处理操作，用于对图像进行旋转、缩放、平移和翻转等操作。
MATLAB提供了imrotate、imresize、imtranslate和flip函数等实现各种几何变换。
通过组合这些函数，可以实现复杂的图像变换。
第七章：图像的特征提取图像的特征提取是图像处理中的重要步骤，用于从图像中提取出具有代表性的信息。
在MATLAB中，可以使用各种特征提取函数，如imgradient、imhistogram和imcontour等。
matlab《数字图像处理》第4章-图像类型与彩色模型的转换--附要点
MATLAB《数字图像处理》第4章——图像类型与彩色模型的转换一、图像类型在 MATLAB 中，图像可以分为灰度图像和彩色图像两种。
1. 灰度图像灰度图像是一种内部只有亮度信息，没有色度信息的图像。
在 MATLAB 中，灰度图像的存储方式为二维矩阵，每个像素点的值表示该点的亮度值。
在图像处理中，灰度图像常用来表达物体的边缘、轮廓等特征。
2. 彩色图像彩色图像是一种包含了颜色信息的图像。
在 MATLAB 中，彩色图像的存储方式为三维矩阵，每个像素点由 RGB 三个通道的值组成。
其中，R、G、B 通道分别存储该像素点在红、绿、蓝三个颜色分量上的亮度值。
彩色图像通常用来表达物体的色彩信息。
二、彩色模型的转换在图像处理中，有时需要将图像从一种彩色模型转换为另一种，以达到特定的效果。
在 MATLAB 中，常用的彩色模型有 RGB、HSV、YCbCr 等。
1. RGB 到 HSV 的转换RGB 到 HSV 的转换通常用于调整图像的色调、饱和度和明度等参数。
在MATLAB 中，可以使用rgb2hsv函数进行转换，示例代码如下：rgb = imread('image.jpg');hsv = rgb2hsv(rgb);2. HSV 到 RGB 的转换HSV 到 RGB 的转换通常用于根据指定的色调、饱和度和明度等参数生成彩色图像。
在 MATLAB 中，可以使用hsv2rgb函数进行转换，示例代码如下：hsv = imread('image.jpg');rgb = hsv2rgb(hsv);3. RGB 到 YCbCr 的转换RGB 到 YCbCr 的转换通常用于数字视频、数字电视等领域。
在 MATLAB 中，可以使用rgb2ycbcr函数进行转换，示例代码如下：rgb = imread('image.jpg');ycbcr = rgb2ycbcr(rgb);4. YCbCr 到 RGB 的转换YCbCr 到 RGB 的转换通常用于数字视频、数字电视等领域。
MATLAB中的图像处理技术详解
MATLAB中的图像处理技术详解图像处理是一门涉及数字图像获取、处理、分析和展示的学科，其在各个领域都有重要的应用。
而MATLAB作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具包，可以帮助用户轻松地进行各种图像处理操作。
本文将详细介绍MATLAB中常用的图像处理技术，包括图像读取、图像显示、灰度转换、滤波操作、边缘检测以及图像分割等。
1. 图像读取和显示首先，在MATLAB中进行图像处理的第一步是读取图像。
MATLAB提供了imread函数，可以快速读取各类图像文件，例如JPEG、PNG、BMP等。
读取的图像可以是灰度图像，也可以是彩色图像。
读取之后，我们可以使用imshow函数将图像显示在MATLAB的图像窗口中，便于后续处理和分析。
2. 灰度转换在实际的图像处理应用中，有时候我们需要将彩色图像转换为灰度图像，以方便后续的处理和分析。
MATLAB提供了rgb2gray函数，可以将彩色图像转换为灰度图像。
转换后的灰度图像只包含一个通道，每个像素点的取值范围为0~255，表示灰度级。
3. 滤波操作滤波操作是在图像处理中常用的一种方法，其可以对图像进行平滑或者增强等处理。
MATLAB中提供了丰富的滤波函数，例如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些滤波函数可以通过设置不同的参数来控制滤波效果，比如滤波窗口的大小、滤波核函数等。
4. 边缘检测边缘检测是图像处理中的一个重要任务，其可以帮助我们识别图像中的边缘信息，进而进行物体检测和分割。
MATLAB中提供了多种边缘检测算法，包括Sobel 算子、Canny算子等。
这些算法可以根据不同的应用场景选择合适的边缘检测方法，并根据需要调整相应的参数。
5. 图像分割图像分割是将图像分成若干个不同区域或者物体的过程，其在图像处理和计算机视觉中具有重要的意义。
MATLAB中提供了多种图像分割算法，例如基于阈值的分割、基于区域的分割以及基于边缘的分割等。
这些算法可以根据要求对图像进行有效的分割，以满足用户的实际需求。
Matlab中的色彩空间分析与色彩特征提取
Matlab中的色彩空间分析与色彩特征提取Matlab是一种广泛应用于科学和工程领域的高级计算机语言和环境，它被广泛用于数据处理、信号处理、图像处理等各种领域。
在图像处理方面，Matlab提供了丰富的功能和工具，其中包括色彩空间分析和色彩特征提取。
本文将就这两个主题进行探讨。
色彩空间是指用来描述图像中各种颜色的数学模型。
在计算机图像处理中，常用的色彩空间包括RGB、HSV、Lab等。
RGB色彩空间是由红（R）、绿（G）和蓝（B）三个分量组成的，它是最常见的色彩空间，也是我们最容易理解和感知的。
HSV色彩空间则由色调（Hue）、饱和度（Saturation）和明度（Value）三个分量组成，它更符合人眼的感知方式，更适合于图像处理的一些任务，比如颜色分割、颜色匹配等。
而Lab色彩空间则由亮度（L）、a和b三个分量组成，它是一种基于人眼的颜色感知模型，可以描述更广泛的颜色范围。
在Matlab中，我们可以利用内建函数和工具箱来分析和处理图像的色彩空间。
以RGB色彩空间为例，我们可以使用imread函数读取图像，然后使用imtool函数来显示图像并分析每个像素的RGB值。
通过这种方式，我们可以观察到图像中不同区域的颜色分布和变化情况。
此外，Matlab还提供了一些用于颜色转换的函数，比如rgb2hsv和rgb2lab，可以将RGB颜色转换为HSV或Lab颜色，并进行进一步的分析和处理。
除了色彩空间的分析，色彩特征的提取也是图像处理中的重要任务之一。
色彩特征可以用来描述和区分图像中的不同物体和区域，对于目标检测、图像分类等任务有着重要作用。
在Matlab中，我们可以利用图像处理工具箱中的一些函数来提取图像的色彩特征。
比如，我们可以使用histogram函数来计算RGB、HSV或Lab颜色直方图，然后利用这些直方图来描述图像的色彩分布情况。
此外，还可以使用regionprops函数来计算图像中不同区域的平均颜色、颜色方差等统计特征。
Matlab技术图像处理方法总结
Matlab技术图像处理方法总结图像处理是现代科学技术中不可或缺的一部分。
在各个领域，从医学影像到计算机视觉，图像处理技术的应用都十分广泛。
而Matlab作为一种强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，为研究人员和工程师们提供了方便快捷的解决方案。
本文将总结一些常用的Matlab技术图像处理方法，探讨它们的原理和应用。
1. 图像预处理方法图像预处理是在进行进一步分析或处理之前，对图像进行必要的调整和增强的步骤。
其中，常见的预处理方法包括图像灰度转换、直方图均衡化和图像滤波等。
1.1 图像灰度转换图像灰度转换是将彩色图像转换为灰度图像的过程。
在Matlab中，可以使用`rgb2gray`函数将RGB图像转换为灰度图像。
这种转换可以简化图像处理的过程，使得处理灰度图像更加高效。
常见的应用包括图像增强、边缘检测和目标识别等。
1.2 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过重新分布图像的像素值，增强图像的对比度和细节。
在Matlab中，可以使用`histeq`函数实现直方图均衡化。
该方法广泛应用于图像增强、特征提取和图像分割等领域。
1.3 图像滤波图像滤波是通过对图像进行滤波处理，降低噪声、增强图像细节或者平滑图像的过程。
在Matlab中，可利用各种滤波器进行图像滤波，如均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。
滤波技术被广泛应用于图像降噪、边缘检测和特征提取等方面。
2. 图像分割方法图像分割是将图像划分为不同区域的过程，每个区域具有相似的特性。
常见的图像分割算法有基于阈值的方法、区域生长方法和边缘检测方法。
2.1 基于阈值的方法基于阈值的图像分割方法是一种简单而有效的图像分割方法，根据像素灰度值与预先设定的阈值进行比较，将图像分为不同的区域。
在Matlab中，可以使用`imbinarize`函数实现基于阈值的图像分割。
该方法常用于目标检测和图像分析等应用中。
2.2 区域生长方法区域生长方法是一种基于像素相似性的图像分割方法，通过从种子像素开始，将与其相邻的像素逐渐合并至同一区域。
Matlab中的图像处理技术
Matlab中的图像处理技术引言：图像处理技术在现代科技和社会生活中扮演着重要的角色。
而Matlab作为一款强大的科学计算软件，提供了丰富的图像处理工具箱，使得我们可以轻松地进行各种图像处理任务。
本文将深入探讨Matlab中的图像处理技术，并学习如何使用这些工具进行图像处理。
一、图像的表示和读取在进行图像处理之前，首先需要了解如何在Matlab中表示和读取图像。
在Matlab中，图像表示为一个二维矩阵，每个元素表示一个像素的灰度值或颜色值。
可以使用imread函数来读取各种格式的图像文件，并使用imshow函数来显示图像。
二、灰度图像处理灰度图像是指每个像素只有一个灰度值的图像。
在Matlab中，我们可以对灰度图像进行各种处理，其中包括图像增强、图像滤波、边缘检测等。
例如，可以使用imadjust函数来调整灰度图像的对比度和亮度，使用medfilt2函数来对灰度图像进行中值滤波。
三、彩色图像处理与灰度图像不同，彩色图像由红、绿、蓝三个通道组成，每个像素有三个颜色值。
在Matlab中，我们可以对彩色图像进行各种处理，其中包括图像增强、图像滤波、颜色空间转换等。
例如，可以使用rgb2gray函数将彩色图像转换为灰度图像，使用imsharpen函数来增强彩色图像的清晰度。
四、图像分割与目标检测图像分割是将图像划分为若干个区域的过程，而目标检测则是在图像中识别和定位出特定目标的过程。
在Matlab中，我们可以使用各种图像分割和目标检测算法来处理图像。
例如，可以使用imsegkmeans函数来对图像进行K均值聚类分割，使用imfindcircles函数来检测图像中的圆形目标。
五、图像配准和图像拼接图像配准是将两个或多个图像在空间上对齐的过程，而图像拼接则是将多个图像拼接成一个大图像的过程。
在Matlab中，我们可以使用各种图像配准和图像拼接算法来处理图像。
例如，可以使用imregtform函数来对图像进行仿射变换配准，使用imfuse函数将拼接多个图像。
Matlab图像处理技巧
Matlab图像处理技巧Matlab 图像处理技巧图像是人类感知世界的一种重要方式，能够传达丰富的信息和表达深刻的情感。
而Matlab作为一种强大的计算工具，其图像处理技巧更是让人惊叹。
本文将介绍一些Matlab中常用的图像处理技巧，帮助读者更好地掌握这一领域的知识。
一、图像的读取与显示在进行图像处理之前，首先需要将图像读入Matlab中。
Matlab提供了许多函数来实现图像的读取，如imread、imwrite等。
其中imread函数非常常用，可以直接读取各种图像格式，比如JPEG、PNG、BMP等。
例如，使用imread函数读取一张名为"image.jpg"的JPEG格式图像，则可以使用以下代码：```matlabimage = imread('image.jpg');```读取图像后，可以使用imshow函数对图像进行显示。
imshow函数可以自动调整图像的亮度和对比度，以便更好地展示图像的细节。
如下所示：```matlabimshow(image);```二、图像的灰度化处理在一些图像处理任务中，我们只需要处理图像的亮度信息，而忽略颜色信息。
这时，我们可以将图像灰度化，以减少计算量并更便于处理。
Matlab提供了rgb2gray函数用于将彩色图像转换为灰度图像。
以下代码演示了如何将读入的彩色图像转换为灰度图像：```matlabgray_image = rgb2gray(image);imshow(gray_image);```三、图像的缩放和旋转有时候，我们需要将图像的尺寸调整到我们所需的大小，或者对图像进行旋转调整。
Matlab提供了imresize函数和imrotate函数来实现这些功能。
imresize函数可以根据指定的缩放比例对图像进行缩放，而imrotate函数可以实现图像的任意角度旋转。
下面是一些使用示例：```matlabscaled_image = imresize(image, 0.5); %缩小图像大小到原来的一半rotated_image = imrotate(image, 45); %将图像旋转45度```在调用imresize函数时，可以通过第二个参数指定目标图像的大小，也可以通过第三个参数指定缩放时使用的插值方法。
MATLAB图像处理技术详解
MATLAB图像处理技术详解第一章：引言图像处理是数字图像的处理和分析，是一门广泛应用于许多领域的学科。
而MATLAB作为一种强大的数学工具和编程语言，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，可以方便地进行图像处理和分析。
本文将对MATLAB图像处理技术进行详细的解析和讲解，包括图像读取、图像显示、图像变换、图像增强、图像滤波、图像分割和图像识别等方面。
第二章：图像读取在MATLAB中，我们可以使用imread函数来读取图像。
该函数可以读取各种常见的图像格式，如JPEG、PNG、BMP等。
通过指定图像的路径和文件名，我们就可以将图像加载到MATLAB的内存中进行后续处理。
在读取图像时，我们还可以指定读取的通道数、数据类型以及校正图像的顺序等。
本章将详细介绍如何使用MATLAB读取图像，并对其参数进行解析和说明。
第三章：图像显示在读取图像后，我们可以使用imshow函数来显示图像。
该函数可以将图像以指定的大小和颜色映射方式显示在MATLAB的窗口中。
除了基本的图像绘制功能外，imshow还提供了一系列的显示选项，包括对比度调整、亮度调整、色彩映射等。
本章将详细介绍如何使用imshow函数来显示图像，并介绍其常用的显示选项。
第四章：图像变换图像变换是图像处理的重要步骤之一，可以通过不同的数学变换来改变图像的特征和表示方式。
在MATLAB中，我们可以使用多种变换函数来实现图像的平移、缩放、旋转、翻转等操作。
此外，MATLAB还提供了傅里叶变换和小波变换等高级变换函数，可以在频域上对图像进行分析和处理。
本章将详细介绍MATLAB中常用的图像变换函数和使用方法，并结合示例代码进行演示。
第五章：图像增强图像增强是通过调整图像的亮度、对比度、色彩和细节等，使图像具有更好的视觉效果和可读性。
在MATLAB中，我们可以使用一系列的增强函数和滤波器来改善图像的质量和细节。
例如，imadjust函数可以通过对灰度图像进行亮度和对比度的调整，来增强图像的视觉效果；而imsharpen函数可以通过锐化滤波器来提高图像的细节和清晰度。
MATLAB彩色图像处理
色彩平衡是调整图像中颜色分量的过程，以改善图像的色彩表现。在Matlab中，可以 使用colorbalance函数进行色彩平衡。
03
图像滤波与变换
图像滤波
均值滤波
通过将像素邻域的平均 值赋给输出图像的相应 像素，减少图像中的噪
声。
中值滤波
将像素值替换为其邻域 的中值，对去除椒盐噪
声特别有效。
高斯滤波
使用高斯函数对图像进 行平滑处理，有助于减
少图像中的细节。
双边滤波
结合了像素的空间邻近 度和灰度值相似度，能
够保留边缘信息。
图像变换
傅里叶变换
小波变换
将图像从空间域转换到频率域，用于分析 图像的频率成分。
将图像分解成不同频率和方向的小波系数 ，用于图像压缩和特征提取。
离散余弦变换（DCT）
支持向量机（SVM）
基于统计学习理论的分类器，用于图像识别。
05
Matlab应用实例
图像平滑处理
01
02
03
均值滤波
通过将像素邻域的平均值 赋给输出图像的相应像素， 减少图像中的噪声。
高斯滤波
利用高斯函数的形状对图 像进行平滑，对图像的边 缘进行平滑处理，减少噪 声的影响。
中值滤波
将像素邻域的中值赋给输 出图像的相应像素，对去 除椒盐噪声特别有效。
图像锐化处理
拉普拉斯算子
利用拉普拉斯算子对图像 进行锐化，增强图像的边 缘和细节。
梯度算子
基于图像梯度的锐化方法， 能够突出显示图像中的边 缘和其他高频部分。
Sobel算子
通过计算像素邻域内像素 的加权差分，实现图像的 锐化。
图像边缘检测
Canny边缘检测
如何使用Matlab进行图像处理与分析
如何使用Matlab进行图像处理与分析图像处理与分析是计算机视觉和数字图像处理领域的重要组成部分。
而Matlab 作为一种高效的数值计算与数据分析工具，提供了丰富的图像处理函数和工具箱，使得图像处理与分析变得更加简单和便捷。
本文将介绍如何使用Matlab进行图像处理与分析，并探讨其中的一些常见技术和方法。
1. 图像读取与显示首先，我们需要通过Matlab将图像读取到内存中，并进行显示。
Matlab提供了imread函数用于读取图像，imshow函数用于显示图像。
例如，使用以下代码读取并显示一张图像：```img = imread('image.jpg');imshow(img);```2. 图像增强与滤波图像增强是指通过各种方法改善图像的质量和视觉效果。
Matlab提供了多种图像增强函数，如亮度调整、对比度增强、直方图均衡化等。
此外，滤波也是图像增强的一种重要方式，通过消除图像中的噪声和干扰来提高图像的质量。
Matlab提供了多种滤波函数，如均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
下面是一个对图像进行对比度增强和高斯滤波的示例：```enhanced_img = imadjust(img, [0.2 0.8], []);filtered_img = imgaussfilt(enhanced_img, 2);```3. 边缘检测与特征提取边缘检测是图像处理中的一项重要任务，用于检测出图像中物体的边界。
Matlab提供了多种边缘检测函数，如Sobel、Canny、Laplacian等。
特征提取是指从图像中提取出有用的特征信息，用于进行物体分类、识别等任务。
Matlab提供了多种特征提取函数，如HOG、SURF、SIFT等。
下面是一个对图像进行边缘检测和特征提取的示例：```edge_img = edge(img, 'Sobel');features = extractHOGFeatures(img);imshow(edge_img);```4. 目标检测与识别目标检测是指从图像中检测出特定物体的位置和边界框。
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其效果等同于： imshow(X, colormap)
举例： [X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X) colormap(map);
其效果等同于： imshow(X, map)
MATLAB提供了一些预定义的彩色表(P148表6.2)
imshow(X, hsv)
从RGB图像rgb_image中提取三幅分量图像的命令如下： >>fR=rgb_image(:,:,1); >>fG=rgb_image(:,:,2); >>fB=rgb_image(:,:,3);
举例： rgb_image=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),imshow(rgb_image) fR=rgb_image(:,:,1);subplot(2,2,2),imshow(fR) fG=rgb_image(:,:,2);subplot(2,2,3),imshow(fG) fB=rgb_image(:,:,3);subplot(2,2,4),imshow(fB)
MATLAB支持的4种图像类型(P17)： 二值图像(Binary images) 灰度图像(Intensity images) RGB图像(RGB images) 索引图像(Indexed images)
在 MATLAB 中一幅彩色图像要么被当作 RGB 图像，要么被 当作索引图像进行处理。
主要内容：
1 MATLAB中彩色图像的表示方法； 2 MATLAB中的彩色空间；
2018年10月12日4时58分
主要内容：
1 MATLAB中彩色图像的表示方法； 2 MATLAB中的彩色空间； 3 MATLAB中图像伪彩色处理方法； 4 MATLAB中彩色图像的变换和空间滤波。
2018年10月12日4时58分
ห้องสมุดไป่ตู้
rgb_image=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),imshow(rgb_image) fR=rgb_image(:,:,1); fG=rgb_image(:,:,2); fB=rgb_image(:,:,3); rgb_1=cat(3,fB,fR, fG); subplot(2,2,2),imshow(rgb_1) rgb_2=cat(3,fR,fR,fB); subplot(2,2,3),imshow(rgb_2) rgb_3=cat(3,fR,fR,fR); subplot(2,2,4),imshow(rgb_3)
举例：
彩色显示器产生颜色的原理：
一幅索引图像在MATLAB中表示为两个分量：
X为整数的数据矩阵，其大小和索引图像的大小相等；map 是一个大小为 m×3 且范围在 [0,1] 之间的 double 类矩阵。 map 的长度 m 代表 map 定义的颜色数目。map 的每一行定 义了一种颜色的 R 、 G 、 B 分量。索引图像中每个像素的颜 色由数据矩阵X和颜色表map共同决定。
读入一幅索引图像的语句如下： 显示一幅索引图像，可使用语句：
>>[X, map]=imread(‘trees.tif’);
>>imshow(X, map) 或者： >>image(X) %用系统当前的颜色表显示索引图像
>>colormap(map)
%将系统当前颜色表设置为map
举例： [X, map]=imread(‘trees.tif’); image(X)
当用imshow()显示彩色图片时，如果彩色图片不是索引图 像或RGB图像(在别的彩色空间，如HSI) ，则会出现无意义 的结果。
RGB图 像 直 接 显 示 HSI图 像
一幅RGB图像在MATLAB中表示为一个M×N×3的3维数组；
形成一幅RGB图像的三个图像称为红、绿、蓝分量图像； 若一幅 RGB 图像的数据类型是 double ，则它的取值范围是 [0,1]；若数据类型是unit8，则取值范围是[0,255]；
imshow(X, autumn)
imshow(X, copper)
imshow(X, gray(64))
MATLAB 提供了一个函数 imapprox() ，可以用较少的颜色 来近似一幅索引图像 语法：[Y, newmap]=imapprox(X, map, n, DITHER_OPTION) 说明： n 是指定的颜色数目， Y 是生成的具有 n 种颜色的近 似 索 引 图 像 的 数 据 矩 阵 ， newmap 是 n 行 的 颜 色 表 。 DITHER_OPTION可以取‘nodither’或‘dither’。 举例： [X, map] = imread('trees.tif'); imshow(X,map) [Y, newmap] = imapprox(X, map, 16,'nodither'); imshow(Y, newmap)
由三幅分量图像组合得到RGB图像的命令如下： >>rgb_image=cat(3, fR, fG, fB); 分量图像必须按红、绿、蓝的顺序放置； 举例：
rgb_image=imread('peppers.png'); subplot(2,2,1),imshow(rgb_image) fR=rgb_image(:,:,1); fG=rgb_image(:,:,2); fB=rgb_image(:,:,3); rgb_red=cat(3,fR,zeros(size(fR)),zeros(size(fR))); subplot(2,2,2),imshow(rgb_red) rgb_green=cat(3,zeros(size(fR)),fG,zeros(size(fR))); subplot(2,2,3),imshow(rgb_green) rgb_blue=cat(3,zeros(size(fR)),zeros(size(fR)),fB); subplot(2,2,4),imshow(rgb_blue)